Vision par ordinateur et décision séquentielle pour la culture de plantes dans les systèmes de support de vie biorégénératifs

Les systèmes de survie biorégénératifs (BLSS) sont envisagés pour les futurs voyages spatiaux habités de longue durée, car l’approvisionnement depuis la Terre est trop coûteux, voire impossible. De plus, les environnements propices à l’agriculture seront également difficiles d’accès sur Terre, principalement en raison du changement climatique et de l’épuisement des ressources. Sur Terre comme dans l’espace, il est donc nécessaire de trouver des solutions pour assurer la culture des plantes, qui peuvent bénéficier de la robotique, de l’automatisation avancée et de l’apprentissage automatique, selon la littérature scientifique.

Ce projet de stage en intelligence artificielle appliquée à l’agriculture de précision vise à contribuer à la mise au point de méthodes permettant de maximiser la production à long terme et de minimiser la consommation de ressources.

Il se concentre sur l’optimisation :

1. de l’estimation de l’état des plantes et de leur environnement à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur afin de surveiller leur croissance,

2. des décisions séquentielles à l’aide d’algorithmes d’apprentissage par renforcement afin de calculer des stratégies de culture autonomes qui soient efficaces et économiques à long terme.